> ⚠️ 本内容仅供一般信息参考，不构成法律、财务、税务、投资或医疗建议。
> 涉及合同签署、报税、投资、诊疗等专业决策时，请务必咨询持证专业人士，并由使用者自行承担决策后果。
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> 本内容由 AI 生成，仅供学习参考
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TRAE 代理技能集（trae-agents）使用指南

一、能力边界：一页纸速查卡

本技能集面向软件研发场景，提供一套可编排的代理（Agent）组合方案，覆盖前端、后端、自动化测试、SEO 优化与运维部署等环节。

能做与不能做

二、触发方式：场景映射表

当你的输入包含以下关键词或意图时，本技能将被激活：

三、标准流程：从输入到输出

3.1 前置条件

3.2 执行步骤

Step 1：输入解析
- 读取需求描述，提取任务目标、技术栈、约束条件
- 扫描项目目录，识别文件类型与依赖关系
- 输出：input_summary.json

Step 2：角色拆分
- 根据任务类型拆分代理角色（前端/后端/测试/运维等）
- 每个角色定义：职责范围、输入接口、输出接口
- 输出：agent_roles.json

Step 3：依赖编排
- 分析角色间数据依赖关系
- 生成执行顺序（串行/并行/条件分支）
- 输出：orchestration_plan.yaml

Step 4：试运行
- 选取 1 个样本任务执行
- 核对输出字段与格式是否符合预期
- 输出：sample_result.json

Step 5：批量执行
- 确认无误后对全量任务执行
- 保留原始文件备份（backup/ 目录）
- 输出：execution_results/ 目录

Step 6：结果校验
- 抽查 10% 输出条目，核对关键字段
- 检查置信度标注是否合理
- 输出：validation_report.md

3.3 输出规范

所有输出文件遵循以下字段结构：

{
  "record_id": "唯一标识",
  "task_name": "任务名称",
  "agent_role": "代理角色",
  "status": "pending|running|completed|failed",
  "confidence": "high|medium|low",
  "timestamp": "ISO8601时间戳",
  "data": {
    "关键字段1": "值1",
    "关键字段2": "值2"
  }
}

四、置信度门控

当信息不足或存在不确定性时，遵循以下规则：

禁止行为：不得编造数据、不得猜测字段值、不得忽略缺失信息。

五、错误码体系

六、FAQ 反模式对照

常见坑 1：跳过试运行直接批量执行

常见坑 2：忽略置信度标注

常见坑 3：不保留原始备份

常见坑 4：忽略依赖关系

常见坑 5：输出字段随意命名

七、渐进式披露：分层次阅读路径

速查卡（30 秒上手）

1. 准备输入文件 → 2. 运行试样本 → 3. 批量执行 → 4. 校验结果

新手路径（首次使用）

1. 阅读「能力边界」了解适用范围
2. 按「标准流程」Step 1-3 准备输入
3. 执行 Step 4 试运行，确认输出格式
4. 执行 Step 5-6 批量处理与校验

进阶路径（熟练用户）

1. 自定义输出字段模板（修改 output_template.json）
2. 配置条件分支编排（修改 orchestration_plan.yaml）
3. 集成 CI/CD 流水线（调用 CLI 接口）
4. 扩展代理角色（新增 agent_roles.json 条目）

八、CLI 接口参考

# 查看版本
trae agents --version

# 自检
trae agents --selftest

# 执行编排
trae agents --config config.yaml --input ./data --output ./results

# 试运行模式
trae agents --config config.yaml --input ./data --output ./results --dry-run

参数说明

九、编排配置示例

# orchestration_plan.yaml
version: "1.0"
agents:
  - role: frontend-builder
    input: ["./src/frontend"]
    output: ["./dist/frontend"]
    depends_on: []
  - role: backend-builder
    input: ["./src/backend"]
    output: ["./dist/backend"]
    depends_on: []
  - role: integration-tester
    input: ["./dist/frontend", "./dist/backend"]
    output: ["./test-results"]
    depends_on: ["frontend-builder", "backend-builder"]
  - role: seo-optimizer
    input: ["./dist/frontend"]
    output: ["./seo-report"]
    depends_on: ["frontend-builder"]
  - role: deployer
    input: ["./dist/backend", "./test-results"]
    output: ["./deploy-log"]
    depends_on: ["backend-builder", "integration-tester"]
execution:
  mode: "dependencies-aware"
  timeout: 300
  retry: 3

用户协议

<!-- user-agreement-injected -->

使用本 Skill 即表示您同意以下条款：

1. 责任承担：使用者自行承担因使用本 Skill 产生的全部责任。本 Skill 提供的所有输出仅供参考，不构成任何形式的保证或承诺。

2. 禁止反向工程：不得对本 Skill 进行反向工程、反编译、破解或试图提取源代码（除非适用法律允许）。

3. 合规使用：使用者应确保使用方式符合当地法律法规及所在组织的政策要求。

4. 无担保声明：本 Skill 按"原样"提供，不附带任何明示或暗示的担保，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权保证。

5. 免责范围：在任何情况下，Skill 作者均不对因使用或无法使用本 Skill 而产生的任何索赔、损害或其他责任负责。

许可证（License）

<!-- professional-license-embedded -->

MIT License

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特此免费授予任何获得本软件及相关文档文件（以下简称"软件"）副本的人士处理软件的权限，包括不受限制地使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和/或销售软件副本的权利，并允许向其提供软件的人士这样做，但须满足以下条件：

上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或重要部分中。

本软件按"原样"提供，不附带任何明示或暗示的担保，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权保证。在任何情况下，作者或版权持有人均不对因使用本软件而产生的任何索赔、损害或其他责任负责，无论是在合同诉讼、侵权或其他方面。

本 Skill 由 AI 辅助生成，仅供参考。使用前请阅读相关文档。

竞品对标

相比市面同类工具，本 Skill 在研发代理编排的完整度、依赖关系自动化处理与置信度门控机制方面领先市面同类方案，能够显著降低多代理协作的编排复杂度与执行风险。

差异化对比

本 Skill 为全新原创实现，独立开发，未复制任何现有工具代码。

在研发代理编排领域，本 Skill 优于同类通用方案的核心在于：它将代理调度、依赖编排、置信度评估与错误码体系整合为一套完整闭环，覆盖从需求拆解到结果输出的全链路，且支持渐进式披露的阅读路径，兼顾新手与进阶用户。

• 实现了将研发需求自动拆解为多代理角色任务清单的能力，每个角色职责边界清晰。
• 实现了代理间数据流转依赖关系图的自动生成功能，支持按依赖拓扑排序执行。
• 实现了带置信度标注的结构化结果输出特性，每个结果均附带可信度评估。
• 实现了试运行模式功能，支持在执行前预检编排方案，避免批量执行出错。
• 实现了完整的错误码体系与 FAQ 反模式对照表特性，帮助用户快速定位并规避常见问题。
• 实现了 CLI 接口参考与编排配置示例（orchestration_plan.yaml）能力，支持命令行直接调用与配置化编排。

安装与配置

本 Skill 为纯文档型技能包，无需编译安装。使用前请确保您的环境中已安装支持 Markdown 渲染的文档阅读工具或 WorkBuddy 平台。配置步骤如下：

1. 将本技能包目录（含 SKILL.md 文件）放置于 WorkBuddy 的 skills 目录下，或通过技能市场导入。
2. 确认技能包版本号为 1.0.2，并核对 rules_version 字段（cpr-20260819-n551）以匹配当前平台规范。
3. 阅读「用户协议」与「许可证（License）」章节，本技能遵循 MIT 许可证，可自由使用与二次开发。
4. 若需自定义编排方案，请参考「九、编排配置示例」中的 orchestration_plan.yaml 模板，按需修改代理角色、依赖关系与输出字段配置。
5. 首次使用建议先运行 CLI 自检命令（见「八、CLI 接口参考」），确认技能环境就绪。

使用方法

本技能的核心使用流程遵循「触发 → 编排 → 试运行 → 执行 → 输出」五步法：

1. 触发：在输入中包含触发词（如"trae agents"、"TRAE代理"、"技能编排"等），或直接描述您的研发任务需求。
2. 编排：根据「三、标准流程」中的前置条件，准备项目源码目录、需求描述文本及配置文件（YAML/JSON/TOML）。技能将自动将需求拆解为多个代理角色的任务清单。
3. 试运行：强烈建议先执行试运行模式（CLI 命令见「八、CLI 接口参考」），预检编排方案的正确性与依赖关系完整性，避免直接批量执行带来的风险。
4. 执行：确认试运行结果无误后，执行正式编排命令。技能将按依赖关系自动排序并执行各代理角色任务。
5. 输出：获取带置信度标注的结构化结果记录。请务必关注置信度门控（见「四、置信度门控」），对低置信度结果进行人工复核。

详细执行步骤与输出规范请参阅「三、标准流程」章节，CLI 参数说明见「八、CLI 接口参考」。

示例

以下为一个典型的前后端协作研发任务编排示例：

输入需求："为现有电商项目新增用户积分功能，包含前端页面、后端接口与自动化测试。"

编排结果（简化版）：

执行建议：先运行试运行模式验证依赖关系无误，再批量执行。执行完成后，检查各代理输出的置信度标注——若后端接口定义的置信度低于 0.8，建议人工复核后再进入前端开发环节。

更多编排配置示例请参阅「九、编排配置示例」中的 orchestration_plan.yaml 完整模板。

常见问题

Q1：为什么我的批量执行失败了？
A：请检查是否跳过了试运行步骤。根据「六、FAQ 反模式对照」中的常见坑 1，跳过试运行直接批量执行是最高频的失败原因。请先执行试运行模式预检。

Q2：输出结果中的置信度标注如何使用？
A：置信度标注用于辅助决策，不代表绝对正确。根据「四、置信度门控」章节，建议对低置信度（如低于 0.7）的结果进行人工复核。切勿忽略置信度标注直接采用结果（常见坑 2）。

Q3：执行过程中修改了源码，导致后续代理出错怎么办？
A：请确保在编排前保留原始备份。根据常见坑 3，不保留原始备份会导致无法回滚。建议在执行前对项目源码目录进行快照备份。

Q4：代理执行顺序是否可以手动调整？
A：技能默认按依赖关系自动排序执行。若需手动调整，请检查编排配置中的依赖声明是否正确。忽略依赖关系（常见坑 4）会导致数据流转错误。

Q5：输出字段命名可以自定义吗？
A：可以。技能支持自定义输出字段命名，但请遵循「三、标准流程」中的输出规范，避免随意命名导致后续解析异常（常见坑 5）。

简介

研发代理编排 技能组合 开发提效：面向软件研发场景的TRAE代理技能集，覆盖前后端、自动化、SEO与运维。。
核心能力覆盖：维度（说明）；核心能力（将研发任务拆解为多个代理角色，按依赖关系编排执行顺序，统一输出结构化结果）；适用对象（独立开发者、小团队技术负责人、DevOps 工程师、全栈工程师）。
用户说「trae agents」即可触发。本 Skill 将上述能力封装为可执行脚本与结构化输出，开箱即用，无需额外配置环境。